很多Access和SQL Server开发人员都经常面临着将一个Access数据库升级到SQL Server数据库的问题。由于存在现有的Access升级向导,这一转变的过程就会变得相当简单,尤其是当你建立一个与SQL Server数据相联系的ADP的时候。然而,向导并不是十全十美的,需要解
很多Access和SQL Server开发人员都经常面临着将一个Access数据库升级到SQL Server数据库的问题。由于存在现有的Access升级向导,这一转变的过程就会变得相当简单,尤其是当你建立一个与SQL Server数据相联系的ADP的时候。然而,向导并不是十全十美的,需要解决的问题还是大有存在。
首先,有些对象并不是简单的升级,所以这时你不得不人为地处理。第二,很多Access特性──比如一些查询类型,对象,以及特定的数据类型在你没有做好升级之前的准备的情况下就会导致错误的产生。现在,让我们讨论一下在数据库升级过程中可能面临的问题,我将提供能够解决问题的一些通用的指导方法,最后,你必须花一定的时间和精力将这些知识应用到开发之中。
哪些不能够升级?
在处理实际的问题之前,让我们看看不能随意升级的对象,它们包括以下:
交叉表查询
包含SQL DISTINCTROW关键字的任何查询
所有的隐藏对象
作为参数的表格数据的查询(这些表格可以升级,但它们却不能正确的运行)
Pass-Through查询
SQL数据定义语言查询(比如CREATE TABLE, ALTER TABLE, 以及DROP语句)
这些Access对象需要特定的处理。具体的,你将建立一个可比较的SQL Server对象,除此之外,SQL Server不支持Jet安全特性,所以你必须使用Windows认证和/或SQL Server安全机制。
包括的问题点
在数据库的升级之前,如果你已经知道哪些地方将可能导致错误并知道如何处理产生的错误,数据库升级过程中导致的错误的可能性将大大地减少。我能够提供的数据库升级的最好的建议是在开发之前做好最完整的计划。现在,我将列举数据库升级过程中可能会导致产生的问题──如果你没有做好计划之前的准备。
不支持的日期
关于日期,在Access和SQL Server之间都存在很大的差别。Access支持很大范围的日期,从100年1月1日到9999年12月31日。相反,SQL Server支持的日期从1753年1月1日到9999年12月31日。数据库的升级向导无法升级包含SQL Server不支持的日期的表格。这就意味着在升级之前你必须人工地处理这些日期。幸运的是,这一问题只影响少数的数据库。
与表格控制相关的查询
开发人员通常会使用表格控制的查询来限制或询问一个数据来源。一个表格可以提供将数据显示在一个特定报告中的多种选择。例如,SQL SELECT语句包含了用户的输入:
SELECT Orders.RequiredDate, Orders.ShippedDate, Orders.Freight,
Orders.ShipName, Orders.ShipAddress, Orders.OrderDate
FROM Orders
WHERE
Orders.OrderDate Between [Forms]![DateFilter]![DateFrom] And [Forms]![DateFilter]![DateTo]));
为了限定报告中的数据,用户可以输入一个开始和结束的日期到列表(DateFrom 和DateTo)。其他的代码可以打开并显示满足用户输入的两个日期之间的记录。
因为这种查询方式被Jet处理,表格中产生的问题可以很快被解决。然而,当数据库升级时,SQL Server不会涉及到表格控制,结果通常为查询失败。为了修正这一查询方式,开发人员必须更改表格。我建议你使用输入参数属性,并将数值传递到SQL Server存储程序。
交叉表查询
SQL Server不支持Jet TRANSFORM语句──这一语句可以使一个交叉表查询成为可能。例如,数据库升级向导支持以下查询方式:
TRANSFORM Sum(CCur([Order Details].UnitPrice*[Quantity]*(1-[Discount])/100)*100)
AS ProductAmount
SELECT Products.ProductName, Orders.CustomerID, Year([OrderDate]) AS OrderYear
FROM Products INNER JOIN (Orders INNER JOIN [Order Details]
ON Orders.OrderID = [Order Details].OrderID) ON Products.ProductID =
[Order Details].ProductID
WHERE Orders.OrderDate Between #1/1/1997# And #12/31/1997#
GROUP BY Products.ProductName, Orders.CustomerID, Year([OrderDate])
PIVOT "Qtr " & DatePart("q",[OrderDate],1,0) In ("Qtr 1","Qtr 2","Qtr 3","Qtr 4")
还好,你无需在SQL Server中使用Transact-SQL (T-SQL) CASE关键词重新编写一个Access的交叉表查询。下面的SELECT语句描述了使用T-SQL方式重新建立一个交叉表查询的语法:
SELECT Customers.CustomerID, Customers.CustomerName
SUM (Case When Orders.Orderdate BETWEEN '01-Jan-1990' AND '31-Dec-1996'
Then [UnitPrice]*[Quantity] Else 0 End) as 1997)
FROM Customers INNER JOIN Orders
ON CustomerID=Orders.CustomerID
隐藏对象
所有的隐藏对象在数据库升级过程中都被忽略。对此,你最好的处理方法是使用程序对象的GetHiddenAttribute属性检查对象。例如,以下代码使用这一方法决定对象是否被隐藏。
Dim IsHidden As Boolean
If Application.GetHiddenAttribute(objtype, objname) Then
IsHidden = True
End If
如果特定的对象被隐藏,IsHidden布尔变量将被为True。
包含索引的表格
数据库升级向导不支持没有索引或其他限制的表格。升级向导可以升级一个无索引的表格,但其转换之后只能成为一个只读的表格。幸运的是,解决这一问题很简单:添加一个索引到每一个没有索引的表格。一旦你已经完成升级数据库,请记住将添加的索引删除。
数据库升级操作步骤
一旦你已经做好一切准备,并确定操作可以开始。数据库升级向导可以为你提供三种选择:
输出Access表格到SQL Server并链接到Access数据库
使用Pass-Through查询与SQL Server的后台服务器的表格相互通讯
将整个Access数据库移动到一个Access数据库工程(其只与SQL Server联系)
为了启动数据库升级向导,先从工具菜单栏中选择数据库功能,然后从子菜单中选择升级向导。向导的第一个面板提供两种选择:你可以建立一个新的SQL Server 数据库来存放Access表格,如图A所示,或者你可以在一个现成的SQL Server数据库中添加表格。选择一个现成的SQL Server数据库将需要输入一个数据服务名称(DSN)。
图 A
在这点上,你可以将需要的表格复制到SQL Server,你也可以指出完成的部分将成为一个完整的ADP或者一个被链接的表格,如图C所示。
图 C
指明一个ADP或者一个被链接的表格
避开麻烦
每一个开发人员都有不同的数据库升级操作的经验,所以无法保证第一次操作就能够达到成功。然而,如果你遵循本文中提供的有关规则,你应该遇到更少的错误,即使碰到,你也可以很容易地修正错误,并继续操作。

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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